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基于时间序列聚类分析的百科用户类型研究

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百科是UGC的典型代表，它的出现极大地促进了网络中知识的组织、管理和分享。随着百科内容和用户的增多，"搭便车"现象严重，如何激励并保持用户贡献的热情成为系统优化的重点，而优化成功的关键是对用户行为以及用户类型有着充分的理解。然而以往针对百科用户类型的实证研究，几乎都是基于一段时间内的静态数据的挖掘，忽略了用户行为是时刻变化的特征，其研究结果在实践中往往受到限制。本文针对以往研究的不足，引入时间序列分析的方法，通过对用户时间序列数据聚类，对用户类型进行了研究，聚类后得到了7种用户类型。笔者经过分析汇总将他们合并为四大类：短暂试用者、中途退场者、延缓退场者和长期坚持者，并对每种类型进行了具体的分析，这些研究有助于更好地理解百科用户的行为，为进一步的系统优化和用户激励研究提供参考依据，同时为其他互联网用户行为的研究提供了借鉴。

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来源
《2012全国情报学博士生学术论坛》|2012年|123-135|共13页
会议地点武汉
作者
Huang Linghe; 黄令贺;
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作者单位

华中师范大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类信息资源及其管理;
关键词
百科系统; 用户类型; 贡献行为; 时间序列聚类;

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